Senior Data Scientist

Обязанности

Разрабатывать ML-модели для решения бизнес-задачи с нуля
Формировать с помощью SQL-запросов в БД общий датасет и целевое событие
Разрабатывать одну или несколько ML-моделей для наиболее оптимального решения задачи, при необходимости разрабатывать дополнительные признаки для повышения качества прогноза
Формировать базовое техническое задание совместно с заказчиком
Проводить первичную аналитику, демонстрировать результаты заказчику и корректировать требования
Формировать ожидания у заказчика по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование и внедрение решения
Подготавливать материалы (презентации) для демонстрации результатов работы

Требования

Базовые знания в области машинного обучения и методов математической статистики
Знание Python и библиотек для машинного обучения (Pandas, Numpy, skLearn и т. п.)
Понимание архитектур и опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги и т. п.)
Знание методов обработки данных (подготовки датасетов) и метрик оценки качества
Базовые знания основ работы с большими данными и опыт их обработки (Spark, Hadoop)
Умение создавать запросы в БД на SQL для формирования целевой переменной и разработки новых витрин с признаками для ML-моделей

Условия

Трудоустройство по ТК
ДМС с топовыми клиниками с первого дня работы
Модный офис в Москве, Питере, Екатеринбурге и Сочи
Корпоративы, тусовки и фирменный мерч в подарок
Возможность поработать над продуктами с миллионной аудиторией
Поддержка и помощь персонального ментора

Хочешь попасть в крупный финтех-проект, но думаешь, что «нужен большой опыт»? Это твой шанс!

Мы ищем ML инженера в свою команду) Проект "GigaARPA " (заказная разработка Сбербанка)

Обрати, пожалуйста, внимание на 3 момента:

- Удалёнка (но Локация Москва и Московская область)!!!

- ИТ аккредитация, ДМС, техника

- ЗП 150-160 тыс. на руки!!!

Мы развиваем направление управления знаниями GigaARPA - платформы для перевода бизнес-процессов в автономный режим с использованием RPA, AI-агентов и LLM.

Управление знаниями о платформе, продукте и клиенте неотъемлемая и важная часть клиентского сервиса. Помимо этого, команда анализирует и развивает клиентские пути (CJM) и использует клиентский опыт для развития продукта.

Ищем ML Engineer / LLM Engineer, который вместе с командой будет реализовывать сервисы управления знаниями о платформе, продукте, клиенте, документах и процессах в GigaARPA, отвечать за разработку агентной логики и LLM-приложений внутри платформы.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC.
• Развивать Ассистента платформы на базе LLM.
• Реализовывать поиск релевантных знаний по запросу пользователя на естественном языке.
• Проектировать agentic workflow: планирование, выбор инструментов, выполнение действий, проверка результата и обработка ошибок.
• Реализовывать механизм вызова инструментов платформы через LLM: tool calling / function calling.
• Разрабатывать и развивать RAG-механизмы и работу с корпоративными базами знаний.
• Создавать LLM-приложения для анализа логов, метрик, БД, документации и других данных платформы.
• Разрабатывать агентов для тестирования, сопровождения и диагностики автоматизированных процессов.
• Проектировать механизмы памяти и управления контекстом AI-агентов.
• Разрабатывать подходы к автоматизированной оценке качества ответов и действий LLM.
• Проводить эксперименты с моделями, промптами, контекстом и агентными архитектурами.
• Оптимизировать latency, качество и потребление токенов.
• Совместно с backend- и frontend-командами интегрировать AI-функциональность в продукт.

Что для нас важно

• Уверенное владение Python.
• Практический опыт разработки приложений на базе LLM.
• Понимание принципов работы современных языковых моделей и ограничений LLM.
• Практический опыт работы с AI Agents / Agentic AI, tool calling / function calling, RAG, embeddings и vector databases, prompt engineering, structured output, управлением контекстом и памятью агентов.
• Опыт разработки production-ready сервисов и интеграции через REST API.
• Умение самостоятельно декомпозировать исследовательскую задачу и доводить эксперимент до работающего продукта.
• Понимание того, как измерять качество LLM-приложения, а не только оценивать результат «на глаз».
• Git, Docker, базовое понимание CI/CD.

Будет плюсом

• Опыт разработки мультиагентных систем.
• Опыт работы с GigaChat, Qwen, DeepSeek, Llama или другими open-source / enterprise LLM.
• Опыт использования LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственных agentic-фреймворков.
• Опыт построения LLM evaluation / LLM-as-a-Judge.
• Опыт работы с MCP и архитектурой инструментов для AI-агентов.
• Опыт работы с PostgreSQL и векторными БД.
• Опыт работы с Kubernetes / OpenShift.
• Опыт inference и оптимизации локально развернутых LLM.
• Опыт Fine-tuning / LoRA будет преимуществом, но не является обязательным.
• Опыт разработки AI-функциональности для enterprise-продуктов.

Что предлагаем

• Возможность влиять на архитектуру одной из ключевых платформенных систем, которой пользуются реальные корпоративные заказчики.
• Работу с современными LLM и agentic-подходами на реальных enterprise-задачах.
• Задачи не только по сопровождению, но и по созданию новой AI-native архитектуры продукта.
• Работу в продуктовой команде с прямым влиянием на развитие клиентского сервиса платформы.

Ищем Senior Data Scientist в дружную и высокопрофессиональную команду Business Data Science.

От нас – много интересных задач, прекрасный коллектив, потенциал для роста. Гибрид или удалёнка по желанию.

От вас – овладение нашим подклассом задач и необходимым для его решения инструментарием, при желании – решение нестандартных задач и участие в разработке внутреннего инструментария.

Чем мы занимаемся: регрессионные модели на бизнес-данных, помогающие клиентам из крупного и очень крупного бизнеса принимать критически важные для их работы решения.

Что предстоит делать:

• Построение регрессионных моделей на бизнес-данных
  • ETL – выгрузка и загрузка данных
  • Preprocessing – предобработка данных
  • Feature Engineering – формирование предикторов
  • Modeling – построение модели, включая верификацию
  • Reporting – подготовка отчёта по результатам моделирования
• Взаимодействие с внутренними и внешними заказчиками
• Менторинг / курирование младших коллег
• Участие в разработке внутреннего инструментария
• Нестандартные задачи, над которыми стоит поломать голову

Что мы от тебя ждем:

• Опыт моделирования и работы с данными в рабочих проектах, понимание бизнес-смысла в DS
• Уверенное владение Python и соответствующими библиотеками для анализа данных
• Математический фундамент: эконометрика и алгоритмы оптимизации, теория вероятностей и математическая статистика

Будет плюсом:

• Опыт в бизнес-аналитике (бизнес-аналитик, маркетинговый аналитик, стратег) или просто хорошее понимание, как устроен бизнес
• Опыт менторинга младшего коллеги или лидрования небольшой команды
• Интерес к разработке и программированию (есть задачи по созданию и развитию инструментария)
• Опыт разработки и/или аналитики с использованием ИИ

От нас:

• Обучение, тренинги и прозрачный карьерный рост, корпоративный коуч
• Классный офис класса А в башне Империя Москвы-сити
• Комфортная неформальная атмосфера, клубы по интересам, мероприятия
• Оформление по ТК, ДМС со стоматологией после испытательного срока, страхование от несчастных случаев, онкочекапы и мат.помощь
• Бесплатные консультации от психологов, налоговых консультантов и др.
• Корпоративная программа скидок платформы Best Benefits
• Волонтерские программы, платформа для идей и их реализации, благотворительность